Aplicación de polígonos Thiessen para la definición y ...

AÑO 23, 2021-1 ENERO-JUNIO E-ISSN 2594-102X PÁGS. 49-71

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO

*Universidad de Quintana Roo, México. Correos electrónicos: [email protected], [email protected], [email protected]

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Aplicación de polígonos Thiessen para la definición y análisis

de áreas de influencia del sistema de salud en ciudades costeras

del estado de Quintana Roo

Application of Thiessen polygons for the definition and analysis of areas of influence of the health system in coastal cities of the state of Quintana Roo

Alicia Cuza-Sorolla*

María Luisa Hernández-Aguilar*

Miguel Ángel Barrera-Rojas*

Recibido: mayo 19 de 2020. Aceptado: septiembre 22 de 2020.

Resumen

Los Sistemas de Información Geográfica (SIG), hoy en día son herramientas aplicadas a investigaciones de diversa índole, tal

es el caso de la Geografía de la Salud. En el presente trabajo se utilizan los polígonos Thiessen como herramienta de

aproximación, para determinar las áreas de influencia de las unidades de salud en cuatro ciudades costeras del estado de

Quintana Roo: Cancún, Playa del Carmen, Tulum y Chetumal. Este ejercicio se presenta desde el contexto de la pandemia

generada por el virus SARS-CoV-2 (COVID-19), con la intención de determinar la capacidad instalada de las unidades médicas,

una de las variables a medir son los hospitales ubicados en zonas urbanas en función de la densidad de población. Si bien, la

densidad de población es una variable importante pretendimos también incluir la variable de marginación desde la

perspectiva de una situación social de desventaja. Esta herramienta de aproximación, permitió realizar un análisis de la

distribución de las unidades de salud para 2019. Entre los principales resultados, se advierte que la ciudad de Cancún cuenta

con la mayor cantidad de unidades de salud en comparación con las otras ciudades objeto de estudio, pero también con

mayores valores de densidad poblacional y con áreas de alto grado de marginación. En contraparte, Tulum es el caso con

mayor desventaja al contar con sólo dos unidades de salud. Los resultados fueron reflejados en mapas y tablas para cada

ciudad. Este artículo forma parte del proyecto en elaboración para la atención a la emergencia COVID-19 en Quintana Roo, de

la Universidad de Quintana Roo.

Palabras claves: áreas de influencia, SIG, salud, marginación, COVID-19.

Abstract

Geographic Information Systems (GIS) today are tools applied to research of various kinds, such as the case of Health

Geography. In this work, the Thiessen polygons are used as an approximation tool to determine the areas of influence of the

health units in four coastal cities in the state of Quintana Roo: Cancún, Playa del Carmen, Tulum, and Chetumal. From the

context of the pandemic generated by the SARS-CoV-2 virus (COVID-19), and to determine the installed capacity of medical

units, one of the variables to be measured are hospitals located in urban areas by population density. Although population

density is an important variable, we also wanted to include the marginalization variable from the perspective of a

disadvantaged social situation. This approximation tool allowed an analysis of the distribution of health units for 2019. Among

the main results, it is noted that the city of Cancun has the largest number of health units compared to the other cities under

study, but also with higher values of population density and high marginalization values. In contrast, Tulum is the case with

the greatest disadvantage since it only has two health units. The results were reflected in maps and tables for each city. This

article is part of the project in preparation for the emergency care COVID-19 in Quintana Roo, of the University of Quintana

Roo.

Keywords: Areas of influence, GIS, health, marginalization, COVID-19.

Alicia Cuza-Sorolla, María Luisa Hernández-Aguilar y Miguel Ángel Barrera-Rojas: Aplicación de polígonos

Thiessen…

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Introducción

Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) hoy en día son herramientas aplicadas a

investigaciones de diversa índole del campo de la Geografía y de otras disciplinas, por

ejemplo, en cuestiones ambientales, fenómenos de carácter social y económico, arquitectura,

servicios de salud, entre otros. Los SIG se han convertido en una herramienta esencial para

el manejo y tratamiento de los datos geográficos de problemas prácticos, entre los que

destaca la gestión de infraestructura física, la realización de grandes bases de datos

catastrales, en la planificación urbana y ambiental, por citar algunos. Por consiguiente, este

instrumento parte de la Geografía y se utiliza para el estudio de localizaciones,

distribuciones, asociaciones, interacciones y evoluciones espaciales de las relaciones entre

las sociedades y su entorno (Buzai y Baxendale, 2006; Aragón et al., 2018; Pizarro et al., 2003;

Sánchez, 2017).

El software de SIG utiliza las llamadas de aproximación (proximity), mediante las

cuales se pueden generar diferentes análisis, como el de áreas de influencia. La generación

de área de influencia es una técnica que parte de la cartografía y el empleo de los SIG para

ser aplicada al estudio de diferentes fenómenos sociales. De acuerdo con Buzai y Baxendale

(2006), se centra en la distribución de puntos centrales y sus alcances espaciales. La

localización de estos puntos, en el caso de las unidades de salud, es fundamental para

entender su conexión con la demanda y cómo es el intercambio con la misma a través de la

red de calles y vías de comunicación, ya que son los factores esenciales para analizar y

comprobar el área de influencia para su alcance ideal. Considerando un comportamiento

racional que lleva a la búsqueda del menor esfuerzo, las necesidades serán satisfechas en el

centro de servicios más cercano minimizando así el desplazamiento.

En el presente trabajo se aplican técnicas de SIG, específicamente, la herramienta de

polígonos Thiessen, en el contexto de la pandemia generada por el virus SARS-CoV-2

(COVID-19), con el objetivo de determinar la capacidad instalada de las unidades médicas,

sobreponiendo variables de densidad de población y marginación, en cuatro ciudades

costeras del estado de Quintana Roo, México. Este análisis permite establecer relaciones

matemáticas entre elementos generando zonas de influencia con unas premisas

matemáticas específicas. En este caso, una de las variables a medir son los hospitales

ubicados en zonas urbanas por densidad población. Si bien, la densidad de población es una

variable importante, también se incluye la variable de marginación desde la perspectiva de

una situación social de desventaja para el acceso a servicios de salud.

Este artículo forma parte de un proyecto para la atención a la emergencia COVID-19

en Quintana Roo, México, el cual está en fase de desarrollo por académicos de la

Universidad de Quintana Roo, entre los que se encuentran especialistas de la salud, quienes

señalan que, a fin de dar respuesta a una pandemia, no sólo el uso de las tecnologías para la

salud es crucial para la prevención, el diagnóstico, el tratamiento y la rehabilitación de


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pacientes, sino que es necesario desarrollar investigación multidisciplinaria que permita

analizar el contexto de la pandemia y la contingencia que se ha generado.

En ese sentido, los especialistas del área médica señalan que es menester abordar la

cobertura de salud pública; por ello, este documento resultará indispensable, desde la

Geografía de la Salud, para los responsables de la salud pública en aras de asegurar el acceso

oportuno a las unidades de salud por parte de la población que pudieses demandar estos

servicios.

El objetivo general del artículo es determinar las áreas de influencia a efectos de

conocer la capacidad instalada de las unidades médicas en el contexto de la pandemia

SARSCov-2 (COVID-19) en ciudades costeras del estado de Quintana Roo, México. Para ello,

se analiza la localización y la distribución de las unidades médicas de las zonas urbanas,

objeto de estudio, teniendo en cuenta la densidad de población, pues permite conocer la

demanda hacia esos servicios; es decir, la cantidad de población a la que corresponde la

atención médica de una instalación, así como el grado de marginación urbana desde la

perspectiva de una situación social como desventaja para el acceso a servicios de salud.

Se parte de la hipótesis de que las unidades de salud se encuentran distribuidas

inequitativamente. Existen unidades del sector privado donde la población está más

marginada y no tiene acceso, por lo cual tienen que trasladarse a unidades públicas,

recargando los servicios de atención en el contexto de la pandemia.

Si bien se muestra la técnica y el procedimiento empleados para la confección de las

áreas de influencia y el análisis posterior, lo ideal hubiese sido mostrar datos más

actualizados, pero, por la situación actual, el censo poblacional del Instituto Nacional de

Estadística y Geografía (INEGI) 2020, se vio interrumpido. Bajo estas condiciones, fue

inminente trabajar con datos de años anteriores, particularmente la división por Área

Geoestadística Básica (AGEB) 2010 del INEGI, así como con datos del grado de marginación

urbana 2010, proporcionados por el Consejo Nacional de Población (CONAPO). La

información disponible de años más actuales se encuentra a escala de municipio. Uno de los

principales aportes del presente trabajo es el análisis más detallado a nivel de AGEB para

las ciudades objeto de estudio.

Aspectos conceptuales

El análisis de las áreas de influencia para cada unidad de salud por cada ciudad tomada

como objeto de estudio parte de la base de los datos de densidad poblacional y del grado de

marginación urbana; variables que permiten entender el contexto de las ciudades

estudiadas y la dimensión del problema que en este periodo se ha desatado. Todo este

análisis comienza con la teoría de la Geografía de la Salud, pues es una de las líneas

temáticas que tiene cabida en la situación actual.


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Geografía de la Salud

En la actualidad, un tema de mayor receptividad en el tratamiento cuantitativo de datos

espaciales mediante los SIG es el análisis espacial de la salud. Como menciona Buzai (2016),

este enfoque permite desarrollar metodologías para el estudio de las distribuciones y

asociaciones espaciales entre enfermedades y condiciones sociales, así como de las

distribuciones de los centros de atención y el potencial de la demanda.

Para Ramírez (2017), el empleo de los SIG en el campo de la Geografía de la Salud se

enfoca al análisis de un evento o de situaciones de salud en un área geográfica y una

población específica; analiza distribución de enfermedades, patrones o diferencias de la

situación de salud de distintos niveles de agregación, identificación de grupos de alto riesgo,

vigilancia y monitoreo en salud pública, entre otros. Además –comenta–, este vínculo da

soporte a las decisiones en el planteamiento de los servicios de salud; es decir, hace aportes

al proceso de toma de decisiones dentro de un territorio sobre los servicios de salud.

Según Howe (1986), la Geografía de la Salud se vincula en cuatro dimensiones:

biología humana, ambiente, forma de vida y sistema de asistencia médica; este último

aborda la dimensión espacial del sistema de atención al estudiar la relación entre los centros

de atención y la población de demanda. A esta línea temática corresponden los análisis de

las áreas de influencia a través de los polígonos Thiessen.

Marginación

El concepto de marginación se puede situar a partir de los textos de Durkheim; en específico,

El suicidio (Durkheim, 1982), en donde se plantea la idea de que la segregación y la exclusión,

entre otros factores, que algunos individuos viven, constituyen un cúmulo de hechos

sociales o conciencia colectiva que explican el suicidio. Este fenómeno de nula integración,

segregación o de expulsión hacia los márgenes de la sociedad (Cuthill, 2019; Castro, 2018)

comenzó a poner en tela de juicio si el concepto de pobreza era suficiente para explicar a los

sectores más desfavorecidos y vulnerables de la sociedad.

Sin embargo, de acuerdo con Elias y Scotson (2015), el margen de la sociedad es un

imaginario de sumo volátil, pues no necesariamente los pobres son los únicos excluidos o

en el margen de la sociedad. De igual modo, los trabajos de Reid (2017), Herrero (2018),

Castro (2018), Cuthill (2019) y Debnath (2020) señalan que en los estratos más pobres

también hay diferencias entre los márgenes sociales; por ejemplo, el grado de marginación

entre pobres urbanos y pobres rurales es distinto; lo mismo sucede si en la ecuación se

incluye a los indígenas, a los sin hogar, a mujeres indígenas o a migrantes legales e ilegales.

De ahí la importancia de abordar conceptualmente a la marginación en este documento.

Es trascendental retomar el sentir de Quijano (1972), quien plantea que la

marginación se manifiesta desde cinco características:


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1) La ocupación de los marginados. “Los roles ocupacionales que son marginados de

las relaciones hegemónicas de producción son los artesanales, los de la pequeña

producción de servicios y el pequeño comercio” (Quijano, 1972: 91); es decir, se

puede ser establemente ocupado en términos laborales y ser marginado al mismo

tiempo.

2) El mercado de las ocupaciones marginadas. Quijano (1972: 92) señala que la

ocupación laboral de la población en situación de marginación se ubica “en las ramas

de actividad no definitivamente industrializadas o tecnificadas, como las de la

construcción, las actividades de servicio no-productivo y manual”.

3) Movilidad ocupacional marginal. Quijano (1972: 93) deja ver la idea de que la

población marginada en el algún punto podría desarrollar actividades de “pequeña

burguesía marginal”, sin embargo, sólo las podrá desempeñar de forma temporal,

ya que “las actividades de la pequeña burguesía marginal suponen la posesión de

los recursos necesarios, sea para la artesanía, la pequeña producción de servicios o

el pequeño comercio. Y eso, dada la inestabilidad y pequeñez de los ingresos de los

asalariados marginales, constituye una forma de barrera importante para esas

formas de actividad”.

4) El ingreso marginal. Es bajo y precario sin importar si se manifiesta en forma de

salario marginal, de empleo, lucro marginal o de autoempleo.

5) Consumo marginal. Quijano (1972) advierte que el nivel de consumo de la población

marginal habrá de ser abordado con cautela, pues, debido a sus ingresos precarios,

la única forma de acceder a canastas de bienes y servicios intermedias y superiores

es a través de asistencialismo, el cual no necesariamente se refleja en forma de

recursos monetarios, sino de infraestructura deficiente y programas que buscan

soluciones mediáticas y de corto plazo (Loktieva, 2016; Nieto, Nicasio, Martín &

García, 2017; Reid, 2017).

En el caso específico de México, el gobierno federal ha puesto especial cuidado en

medir de diferente manera la pobreza y la marginación; mientras que la primera se asocia a

condiciones de vida y bienestar económico (CONAPO, 2010), la segunda ha sufrido leves

modificaciones con el paso del tiempo; sin embargo, en todas sus concepciones hace

referencia a segregación.

Para el diseño operacional del índice de marginación de 2000, la marginación fue

definida como “un fenómeno multidimensional y estructural originado, en última instancia,

por el modelo de producción económica expresado en la desigual distribución del progreso,

en la estructura productiva y en la exclusión de diversos grupos sociales, tanto del proceso

como de los beneficios del desarrollo” (CONAPO, 2000: 11). Según el (CONAPO, 2013: 11),

esta marginación “se asocia a la carencia de oportunidades sociales y la ausencia de

capacidades para adquirirlas o generarlas, pero también a privaciones e inaccesibilidad a

bienes y servicios fundamentales para el bienestar”. Por su parte, para el diseño del índice

de marginación del 2010 la definción operacionalizada dicta lo siguiente:


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Fenómeno estructural [que] expresa la dificultad para propagar el progreso en el conjunto de la estructura

productiva, pues excluye a ciertos grupos sociales del goce de beneficios que otorga el proceso de desarrollo.

La precaria estructura de oportunidades sociales para los ciudadanos, sus familias y comunidades los expone

a privaciones, riesgos y vulnerabilidades sociales que, a menudo, escapan al control personal, familiar y

comunitario (CONAPO, 2010: 11).

Densidad de población

En la actualidad, el desarrollo de las tecnologías y el aumento del uso de los SIG ha facilitado

y promovido la incorporación de la dimensión espacial en el análisis de fenómenos y

procesos sociales, entre ellos demográficos (Reyna, 2006), a tráves de escalas geográficas.

Entre sus aplicaciones vinculadas a estas temáticas se encuentran la conformación de

inventarios de información exhaustiva de unidades territoriales y la formulación de

modelos estadísticos que muestren la espacialidad e interacción de fenómenos con las

dimensiones territorial y ambiental.

La densidad de población es una variable que forma parte de los estudios

demográficos, los cuales han mantenido la dimensión espacial junto con temas de

migración, distribución de población, procesos de urbanización y proyecciones

demográficas. Reyna (2006) menciona algunos procedimientos de análisis espacial

vinculados a cuestiones demográficas; entre ellos destacan los análisis de proximidad, pues

permiten identificar áreas cuyas características de análisis tienen el mismo valor o categoría

y mantienen continuidad.

Según INEGI (2015), en México, la distribución de población es desigual; en algunas

regiones se concentra mucha más cantidad de población, mientras que en otras es escasa.

Esta institución define a la densidad de población como la relación entre un espacio

determinado y el número de personas que lo habitan. Según la encuesta intercensal del

INEGI (2015), para ese año la densidad poblacional del estado de Quintana Roo era de 34

hab/km2.

Polígonos Thiessen

Por otra parte, la metodología seleccionada para desarrollar en el presente trabajo es la

propuesta por Buzai (2016), donde utiliza la herramienta de los polígonos Thiessen para la

generación de áreas de influencia de los centros de atención primaria de salud en la ciudad

de Luján, Argentina.

La herramienta Thiessen distribuye proporcionalmente una cobertura de puntos

para generar polígonos de áreas de influencia definidas a partir de cada punto. Cualquier

ubicación dentro de un polígono de Thiessen está más cerca de su punto asociado que de

cualquier otra entidad de entrada de puntos. En este sentido, si esos puntos son centros de

salud, su poder de atracción podría ser medido a partir de su capacidad de servicio, por lo

cual la influencia de cada centro será mayor cuanto más población atienda.


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Esta metodología, se utiliza para el estudio de la distribución espacial y temporal de

variables hidrológicas (temperatura, precipitación, infiltración) y en aplicaciones

ingenieriles. Autores como Aragón et al. (2018); Pizarro, Ramírez y Flores (2003); y Sánchez

(2017) dan una muestra de ello. De la misma manera, se han empleado en la delimitación

del área de influencia del aeropuerto internacional de Querétaro, México, por el Instituto

Mexicano del Transporte (2010). Este método nos permitió identificar las áreas de influencia

(polígonos Thiessen) de las unidades de salud en las principales ciudades costeras del

estado de Quintana Roo (ver figura 1) y relacionarlas con datos de densidad poblacional y

grado de marginación por área geoestadística básica (AGEB), identificando las zonas más

vulnerables por carencias económicas y de acceso a servicios de salud, transcendentales

para el monitoreo de la pandemia por el CoVID-19.

Metodología

El presente estudio está enfocado en cuatro ciudades costeras del estado de Quintana Roo

(ver figura 1) localizadas al sureste de México, Cancún (municipio Benito Juárez), Playa del

Carmen (municipio Solidaridad), Ciudad de Tulum (municipio Tulum) y Chetumal

(municipio Othón P. Blanco); actualmente, en las dos primeras se concentra la mayor

cantidad de casos del nuevo SARS-CoV-2.

Figura 1. Mapa de ubicación de las ciudades objeto de estudio

Fuente: elaboración propia con base en datos de INEGI (2010).


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La metodología empleada en el presente trabajo es una adaptación de los resultados

de Buzai (2016), quien señala:

a medida que se hacen mayores y se superponen los polígonos, sus límites se ubican en la distancia media que

existe entre cada par de puntos, y de esta manera, se genera un mosaico en el cual cada punto pasa a ser el

centro de un determinado polígono y cada localización interior de un polígono se encuentra más cercano a su

correspondiente centro que a cualquier otro.

Es decir, cada polígono individual se convierte en un área de influencia específica

haciendo que el área de estudio se descomponga en un mosaico de diferentes áreas (ver

figuras 2, 3, 4 y 5). Los pasos para llevar a cabo el procedimiento fueron:

Contar con la información temática de distribución espacial de los puntos de

oferta del servicio. En este caso, la distribución georreferenciada de las

unidades de salud para las cuatro ciudades costeras se obtuvieron del

Directorio Estadístico Nacional de Unidades Económicas (DENUE) del

Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI, 2019).

Utilizar la herramienta de los polígonos Thiessen y con esta base generar una

nueva capa de información temática.

Disponer de la capa de información temática de distribución espacial de la

población de demanda potencial. En el caso del presente estudio, se

trabajaron las variables densidad de población y grado de marginación

urbana; ambas obtenidas de INEGI (2010) y del Consejo Nacional de

Población (CONAPO, 2010), respectivamente.

Determinar la pertenencia de cada radio censal a un polígono mediante

superposición cartográfica. En este trabajo, la superposición cartográfica de

los polígonos Thiessen se llevó a cabo sobre capas temáticas de las variables

mencionadas: densidad de población y grado de marginación urbana, las

cuales se cartografiaron previamente para las cuatro ciudades de estudio con

el software ArcMap 10.3. La confección de los mapas de Grado de Marginación

Urbana se realizó con base en los datos del Índice de Marginación Urbana de

CONAPO (2010).

Las siguientes figuras muestran la aplicación de la metodología por cada ciudad en

cuestión. Se presenta una figura para cada ciudad donde fue aplicada la metodología, con

los nombres de cada una de las unidades de salud en su ubicación y el sector al que

pertenecen, público o privado, los cuales se muestran en azul y rosado. El mosaico de líneas

negras representa los polígonos Thiessen que se arrojaron como resultado.


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Figura 2. Polígonos Thiessen correspondientes a las unidades de salud de la ciudad de Cancún

Fuente: elaboración propia con base en datos de INEGI (2010 y 2019).

Como se observa en la figura 2, en la zona centro de la ciudad de Cancún es donde

las unidades de salud están más concentradas; se encuentran cercanas unas de otras y

abarcan áreas de menor tamaño, mientras que hacia la periferia están más dispersas

abarcando áreas mayores y dejando algunas zonas sin presencia de unidades de salud, lo

cual implica que la población residente de estos lugares se tenga que trasladar hacia otros

puntos de la ciudad para recibir atención médica, exponiéndose a mayor riesgo ante la

situación actual de emergencia sanitaria.

Para el año 2010, Cancún contaba con un total de población de 628,306 habitantes

(INEGI, 2010). Las estimaciones y proyecciones de la población por sexo y edad para

localidades seleccionadas de Quintana Roo, 2010-2030, de CONAPO (2019), señalan que

para la ciudad de Cancún la población total sería de 827,519 habitantes en 2019; por lo tanto,

la demanda de servicios médicos en la ciudad aumentaría en gran medida.


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Figura 3. Polígonos Thiessen correspondientes a las unidades de salud de la ciudad de Playa del Carmen


De acuerdo con la figura 3, en la ciudad de Playa del Carmen la población total para

ese año era de 149,923 habitantes (INEGI, 2010); la situación es similar a la observada en la

ciudad de Cancún (ver figura 2), aunque la cantidad de unidades de salud tanto públicas

como privadas disminuye como se puede observar en el cuadro 2, el cual se presenta más

adelante. La mayor concentración de unidades de salud está hacia el sureste de la ciudad, y

la mayoría de centros de salud son privados. Hacia la periferia de la ciudad, las unidades

del sector público se encuentran mucho más dispersas abarcando áreas de mayor extensión.

La combinación de este resultado con la densidad de población se puede observar

en la figura 7, donde se encuentran representadas las unidades de salud tanto privadas

como públicas en conjunto con las variables de densidad de población y marginación para

la ciudad de Playa del Carmen. Según CONAPO (2019), de acuerdo con sus proyecciones

2010-2030, la población total de la ciudad de Playa del Carmen en 2019 era de 221,166

habitantes, sin embargo, esa cifra puede estar rebasada en estos momentos. Lo anterior

demanda un aumento en la atención médica y, por ende, mayor cantidad de instalación de

centros de salud.


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Figura 4. Polígonos Thiessen correspondientes a las unidades de salud de la ciudad de Tulum


El mosaico de polígonos Thiessen para la ciudad de Tulum abarca un área de muy

poca extensión territorial. A simple vista se observa la carencia de unidades de salud en esta

ciudad. La metodología empleada no puede mostrar las áreas de influencia ideales, ya que,

por un lado, el dato de unidades de salud es mínimo y, por otro, existe una carencia de

servicios de salud en esta ciudad costera, pues la mayoría de su población acude a las

ciudades cercanas de Playa del Carmen o Cancún en busca del servicio.

Ante esta situación, se debe tener en cuenta que, según INEGI (2015), Tulum cuenta

con una tasa de crecimiento demográfico del 12.5%, en promedio, la cual está muy por

encima de la media nacional: 1.4% (CONAPO, 2019). De acuerdo con este crecimiento, la

ciudad de Tulum en pocos años albergará una mayor cantidad de población de la que tiene

actualmente, lo cual propiciará diversos problemas, entre ellos los de servicios de salud.


Thiessen…

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Ahora bien, para la ciudad de Chetumal, la situación parece ser diferente a la

analizada en las ciudades costeras anteriores. Como se observa en la figura 5, los polígonos

generados abarcan gran parte de la ciudad, ya que las unidades de salud están mayormente

distribuidas por toda su superficie urbana. Al noroeste de la ciudad, se identifica el Centro

de Salud Urbano No. 1, el cual debe de brindar atención a un área de mayor extensión y por

lo mismo a mayor población. La mayoría de los centros de salud en la ciudad son del sector

público, con algunos privados, de acuerdo con el tamaño de población en esta ciudad, el

acceso a los servicios de salud son de mayor facilidad por parte de la población.

La relación entre el área de influencia de cada unidad de salud y las variables

estudiadas para esta ciudad puede observarse en la figura 9. En 2010, Chetumal contaba con

un total de 151,243 habitantes, según INEGI (2010); de acuerdo con las proyecciones

realizadas por CONAPO (2019), para el periodo 2010-2030, la población total de Chetumal

aumentó a 190,791 habitantes y con ello se incrementará la demanda de atención médica y

la cantidad de instalaciones para atención a la salud.

Figura 5. Polígonos Thiessen correspondientes a las unidades de salud de la ciudad de Chetumal



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Resultados

Como parte de los resultados principales del trabajo, se obtuvieron los siguientes mapas a

nivel de AGEB (2010) de cada ciudad con sus respectivas tablas explicativas, en donde se

puede encontrar la información de cada unidad de salud de cada polígono Thiessen y su

área de influencia en kilómetros cuadrados (km2); además, se observa la correspondencia

de cada polígono y unidad de salud a un rango de valores cualitativos y cuantitativos de

marginación y densidad poblacional, respectivamente.

Figura 6. Mapa del área de influencia de las unidades de salud, GMU (2010) y densidad de población para la ciudad de

Cancún

Fuente: elaboración propia con base en datos de INEGI (2010 y 2019) y CONAPO (2010).


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Cuadro 1. Densidad y grado de marginación urbana por unidades de salud y su área de influencia para la ciudad de

Cancún

Fuente: elaboración propia.

En la ciudad de Cancún, como se observa en la figura 6, todas las unidades de salud

tanto públicas como privadas se encuentran ubicadas hacia el centro de la ciudad, en áreas

que cuentan con grado de marginación entre las clases de Muy bajo y Alto, donde reside

población con valores de densidad entre 5,000 y 15,000 hab/km2 de acuerdo con las

categorías obtenidas en la figura 6.


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Sin embargo, los AGEB ubicados hacia el suroeste de la ciudad, con grado de

marginación Muy alto y con valores de densidad poblacional de menos de 2,500 hab/km2,

no cuentan con la presencia de centros para la atención a la salud; por lo tanto, se puede

deducir que quienes viven en estas áreas deben trasladarse hacia el centro de la ciudad para

recibir atención médica.

Dos casos a destacar son la Unidad de Especialidad Médica DEDICAM y la Unidad

de Especialidad Médica CISAME, ambas del sector público, ubicadas hacia la parte noroeste

de la ciudad, con las áreas de influencia de mayor extensión dentro de la ciudad (7.83 km2

y 4.64 km2, respectivamente) abarcando AGEB con valores de densidad poblacional de

hasta 15,000 hab/km2 y grado de marginación de Bajo a Alto (ver cuadro 1).


Playa del Carmen



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Playa del Carmen


Como se observa en la figura 7 y en el cuadro 2, la ciudad de Playa del Carmen

cuenta con menor cantidad de unidades de salud que Cancún. Sólo un AGEB, ubicado al

norte de la ciudad, arroja grado de marginación Muy alto con una densidad poblacional de

máximo 5,000 hab/km2, según la categoría obtenida en la figura 7, en donde se muestra que

no hay presencia de centros de atención a la salud. La mayor cantidad de unidades de salud

están ubicadas hacia la zona sur de Playa del Carmen.

Algunos de estos centros abarcan áreas de gran extensión con grado de marginación

de Medio a Alto y densidad poblacional de más de 15,000 hab/km2, como son los casos del

Hospital General (4.34 km2), el Hospital General de Zona No. 18 (3.96 km2), y los Centros

de Salud Urbanos No. 1 y No. 2 (1.88 km2 y 4.48 km2, respectivamente) con densidad de

población de más de 15,000 hab/km2 y grado de marginación que varía de Muy bajo a Muy

alto sobre todo en los AGEB cercanos a la línea de costa (ver cuadro 2).


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Tulum



Tulum



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Según la figura 8 y el cuadro 3, la ciudad de Tulum cuenta solamente con dos

unidades de salud para la atención a la población de todo el territorio. Ambas unidades del

sector público están ubicadas en el centro de la ciudad con áreas de influencia de poca

extensión, grado de marginación Alto y valores de densidad poblacional de 10,000

hab/km2, según la categoría obtenida en la figura 8.


Chetumal



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Chetumal


En la ciudad de Chetumal, la situación parece ser diferente a la de las ciudades

anteriores con respecto a la distribución espacial de las unidades de salud. En Chetumal, los

centros de atención a la salud están abarcando la mayor parte de los AGEB (ver figura 9). El

caso del Centro de Salud Urbano No. 7 que tiene un área de influencia de 7.17 km2,

abarcando AGEB de más de 10,000 hab/km2 y grado de marginación Alto.


Thiessen…

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Discusión

Como parte de la bibliografía consultada para la confección de este trabajo, no se

encontraron muchos trabajos que apliquen la metodología Thiessen dentro del campo de la

Geografía de la Salud. Sin embargo, diversos autores, como Aragón et al. (2018); Pizarro,

Ramírez y Flores (2003), emplean esta metodología en el campo de la hidrología, sobre todo

para el estudio, análisis y estimaciones de variables hodrológicas. Por otra parte, Buzai

(2016), con su estudio de áreas de influencia de los centros médicos en la ciudad de Luján,

nos dio la pauta que necesitábamos para unir esta metodología de polígonos Thiessen con

variables sociales bajo el enfoque de la Geografía de la Salud. Derivado de este análisis, el

presente trabajo puede ser una aportación a los estudios de aplicación de polígonos Thiessen

en el campo de la Geografía de la Salud.

Si bien este estudio nos da una aproximación interesante sobre la situación actual de

cada ciudad, partiendo del análisis de los mapas y cuadros anteriores, podemos afirmar que

en las cuatro ciudades estudiadas, hay AGEB que no cuentan con la presencia de centros de

atención a la salud, por lo que las personas que habitan en estas áreas se ven obligadas a

trasladarse hacia las zonas de la ciudad donde se ubican los hospitales, clínicas y centros de

atención, aumentando el riesgo de contagio por el traslado de grandes distancias. Por su

parte, la ciudad de Tulum presenta mayor carencia, pues sólo cuenta con dos unidades de

salud en su territorio.

En la ciudad de Cancún existen gran cantidad de unidades de salud, divididas entre

sector privado y sector público, dedicadas a atender diferentes especialidades, según la

información empleada de INEGI (2019). La ciudad cuenta con 46 unidades de salud, siendo

la mayoría del sector público, las cuales están distribuidas en el centro del territorio; más

concentradas hacia las zonas noreste. Las unidades del sector privado que se identificaron

se localizan al sureste; más cercanas a la zona hotelera.

Según las categorías obtenidas en la figura 6, la distribución de las unidades abarca

áreas de la ciudad que cuentan con grado de marginación urbana Bajo hacia la zona sur,

partiendo de la vía de comunicación principal que atraviesa la ciudad; mientras que hacia

el norte el grado de marginación aumenta desde Medio hasta Muy alto y se encuentra la

menor cantidad de unidades de salud.

Sin embargo, en la zona que arroja el grado de marginación Muy alto no hay

existencia de unidades de salud, de acuerdo con la información con que se pudo trabajar.

Por otra parte, en cuanto a los valores de densidad poblacional, Cancún cuenta con áreas

donde la densidad poblacional es de más de 15,000 hab/km2 por AGEB, en contraposición

de áreas que presentan menos de 2,500 hab/km2, como el suroeste de la ciudad, debido al

crecimiento de la ciudad con recientes asentamientos. Las áreas de influencia de las

unidades de salud abarcan, en su mayoría, el centro de la ciudad, observándose en algunas

unidades mayor cantidad de población a la cual dar atención médica.


69

Por su parte, en la ciudad de Playa del Carmen, la cantidad de unidades de salud se

reduce bastante en comparación con Cancún. La distribución de las 14 unidades está más

concentrada hacia el sur de la ciudad en áreas donde el grado de marginación va de Muy

bajo a Alto, según las categorías obtenidas (ver figura 7 y cuadro 2), mientras que en las

zonas de Muy alto grado de marginación no existen unidades de salud. En los AGEB

cercanos a la zona costera que cuentan con valores de densidad poblacional de más de 15,000

hab/km2, sólo hay presencia de un centro de salud urbano y una unidad de especialidades

médicas. En la zona norte de la ciudad, sólo hay una unidad médica.

La ciudad de Tulum es la que se encuentra en mayor desventaja, pues sólo cuenta

con dos unidades de salud para dar atención médica a una gran cantidad de personas que

residen en esta ciudad o están de forma temporal. Ambas unidades están ubicadas en zonas

con grado de marginación Alto y una densidad de población de más de 10,000 hab/km2.

En la ciudad de Chetumal prevalece el grado de marginación Medio; no existen

zonas de Muy alto grado de marginación, aunque sí de densidad poblacional de más de

10,000 hab/km2. La distribución de las unidades de salud es bastante equitativa a lo largo

de la ciudad; sin embargo, algunas unidades se verían recargadas por la gran densidad de

población que deben atender; por ejemplo, el centro de salud No. 1, el cual está ubicado en

una zona de AGEB donde la densidad poblacional es de más de 10,000 hab/km2, mientras

que hay hospitales y clínicas ubicadas cercanas unas de otras en zonas donde la población

es menor.

Conclusiones

Al comparar las cuatro ciudades costeras, elegidas para este análisis, se puede concluir que

Cancún cuenta con una mayor cantidad de unidades de salud, pero, a la vez, es la de

mayores valores de densidad de población. Tulum, por su parte, al ser una ciudad costera

de la región del Caribe Mexicano, cuenta con una de las tasas más altas de crecimiento

demográfico del país a causa del impulso de las actividades turísticas. Además, es la ciudad

con mayor desventaja en el acceso a servicios de salud, ya que solamente cuenta con dos

clínicas de salud para una población con una densidad mayor de 10,000 hab/km2.

Esta falta de instalaciones médicas en Tulum es y será un problema para la atención

a la población, pues, por su gran actividad turística, su crecimiento poblacional continuará

en aumento representando más demandas sociales. Los problemas de marginación

derivados de este rápido crecimiento demográfico y urbano son la poca oportunidad de

empleo, la incidencia de huracanes, bajos salarios, escasez de vivienda y poca oportunidad

de obtenerla, así como los servicios de mala calidad (Chávez, 2018), a todo esto se le suma

la falta de unidades de atención a la salud, por lo que la población se encuentra mucho más

vulnerable ante el enfrentamiento de amenazas de origen natural o antrópico.


Thiessen…

70

Con respecto a las variables vinculadas al estudio, se pueden encontrar clínicas

privadas establecidas en áreas con Alta marginación y centros de salud pública ubicados en

zonas con alta y muy alta densidad poblacional que, bajo los efectos de una situación de

pandemia como la que se está viviendo, su capacidad de atención llegaría a saturarse, siendo

necesario crear nuevas unidades de servicios de la salud o la reconversión de espacios

públicos a unidades de salud.

La capacidad de recepción de un hospital no sólo se vincula al número de camas

disponibles, sino también a prestar atención médica. Por lo tanto, se debe respaldar con un

mejor conocimiento de la movilidad de pacientes, las emergencias, el trabajo y los productos

de un hospital, los obstáculos que se producen y la traducción de esta interpretación en

nuevas herramientas de planificación.

El análisis de áreas de influencia presentado permitió observar el alcance y la

distribución espacial de servicios hospitalarios públicos o privados en ciudades costeras.

Como se demostró, la metodología empleada permitió observar las áreas de cobertura de

las unidades de salud, tanto públicas como privadas, y la correlación de datos con las

variables utilizadas, poniendo en evidencia la compleja situación que existe en las ciudades

de estudio con respecto a la desproporción entre oferta y demanda de servicios de salud,

convirtiéndose en un importante motivo de preocupación para los ciudadanos, pero

también para los profesionales y los responsables de las políticas sanitarias.

Agradecimientos

Los agradecimientos van dirigidos a la Universidad de Quintana Roo y a la Comisión

Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) por el apoyo económico con la beca como

estudiante del Doctorado en Geografía.

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Aplicación de polígonos Thiessen para la definición y ...

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